采用CVT的并联HEV驱动系统最佳工作点的确定

以驱动系统整体效率最大为原则,阐述了采用CVT的并联HEV在电机以电动状态单独工作、电机以发电状态单独工作、发动机单独工作、发动机和电机联合工作这4种工作模式下驱动系统最佳工作点的确定方法。该方法通过使驱动系统需求转矩在发动机和电机之间合理分配,并确定与之相应的最佳CVT传动比,从而实现提高驱动系统整体效率和降低车辆油耗的目标。将该方法用于某采用CVT的并联HEV,并进行仿真分析,仿真结果能达到预期目标。     

碳纤维复合材料保险杠铺层优化设计研究

对碳纤维复合材料保险杠碰撞性能进行研究,并进行铺层优化设计。先在HyperStudy中进行试验设计获得大量试验数据,然后采用HyperKriging方法构建近似模型,随后采用遗传算法进行铺层优化,最后将最优解重新代入原模型,进行运算验证。相对于原钢制保险杠,优化后的碳纤维复合材料保险杠有更佳的安全性能,且质量显著减轻,减轻63.3%。碳纤维复合材料对于汽车碰撞安全性及轻量化具有重要的研究意义。     

基于第三次全国国土调查的技术探究分析

为优化全国土地资源综合管理的服务,提升土地基础信息数据的准确性,以国土二调成果与高分辨率正射影像DOM为基础,对当前土地利用情况开展第三次国土调查,推动国土资源信息化管理的应用能力,满足社会发展对土地资源宏观调控的需求。文章以国土三调的内容和技术流程为主导,探究土地现状调查、专题调绘与数据库建设的相关技术,为有序开展国土三调工作,提供一定的参考建议。     

宽量程方向盘转角传感器系统研究

以提出具有独创性的角度计算方法为前提,运用16 bit处理器MC9S12G128设计了一种基于MLX90316霍尔芯片的非接触式方向盘转角传感器系统,通过在Matlab中建立模型进行仿真,获得了准确的方向盘转角输出曲线,验证了算法的可行性;在软硬件设计基础上,制作出了试验样机,并进行了±1080°内具体角度的测量。实验结果表明：测量误差小于2．5°,所设计的转角传感器具有精度高、测量范围广和适用性强等特点,为角位移传感器的开发提供了重要参考。     

自适应区域划分立体匹配算法

针对现有立体匹配算法在弱纹理区域及深度不连续区域匹配精度低的问题,提出一种基于自适应区域划分的立体匹配算法。首先,利用十字交叉域算法获取像素点臂长,计算像素变化率完成区域划分。然后,通过绝对差算法,改进Census变换和自适应加权梯度算子计算初始代价卷,利用十字交叉域进行代价聚合,对聚合后图像通过改进引导图滤波优化,使用赢者通吃策略筛选最优视差。最后,利用左右一致性检测、迭代区域投票、视差填充优化和中值滤波得到最终视差图。在Middlebury测试平台上测试结果表明,所提算法平均误差率为4.21%,能够有效提升在弱纹理区域及深度不连续区域的匹配精度。     

车用电池网格模型及其在ADVISOR中的实现

电动汽车电池建模方法最常见的是内阻模型、阻容模型和铅酸原理模型等。这些模型的共同特点是将电池等价为某种物理模型 ,由物理模型导出公式 ,由试验数据拟合出公式系数来做计算。这类方法往往只适合一部分电池 ,通用性不强。为此 ,提出了一种新的通用性较强的电池模型——网格模型 ,并在 ADVISOR中实现了该模型 ,给出了仿真计算结果 ,并作了比较与评价     

采用神经网络轮胎模型的汽车操纵稳定性仿真

运用人工神经网络理论中的多层前向ＢＰ网络,建立轮胎侧偏特性模型,进而将人工神经网络轮胎代人车模型中进行操纵稳定性仿真研究。     

汽车设计中的动力学仿真

文章综述了汽车设计中动力学仿真的应用情况和前景,包括充气轮胎动力学,加码员－汽车闭环系统动力学（包括悬架、转向、制动系统的主动控制）及汽车空气动力学等方面。     

扭力梁悬架弹簧硬点位置对疲劳寿命影响的研究

针对某车型扭力梁后悬架出现疲劳断裂的问题,从结构优化着手,通过改变扭力梁模型中弹簧安装位置,用计算机辅助工程CAE方法计算出疲劳应变,预测疲劳寿命,通过计算结果的对比,找出变化趋势,寻找最优安装区域。结果表明,弹簧安装位置变化对扭力梁悬架的疲劳寿命影响很大,通过这种结构优化,可以有效提高悬架的疲劳寿命,为以后汽车设计开发阶段提供借鉴。     

基于YOLO＿v2模型的车辆实时检测

为了解决传统车辆检测实时性差和摄像头获取信息单一的问题,提出了一种基于改进YOLO_v2模型的车辆实时检测算法。基于YOLO_v2网络结构建立车辆检测模型,证明了YOLO_v2算法在车辆检测方面准确率高、实时性好。对YOLO_v2算法进行改进,使改进后的算法能对采集到的车载视频信息进行多维度判断:判断图片中是否有车辆及车辆在图片中的位置,判断被检测车辆与摄像头的相对方位及运动趋势,判断被检测车辆对自身车辆的危险程度。实验结果表明,改进后的模型在车载视频上取得了良好的检测效果,解决了车载视频中车辆检测实时性低的问题,并将传统基于视觉的车辆检测从单一维度检测扩展到了多维度检测。